The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.2
no.4
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pp.65-70
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2016
As network communication increases by using public WiFi to check e-mail and handling Internet banking, the danger of hacking public routers continues to rise. While the national policy is to further propagate public routers, users are not eager to keep their information secure and there is a growing risk of personal information leakage. Because wireless routers implement high accessibility but are vulnerable to hacking, it is thus important to analyze hacking to tackle the attacks. In this study, an analysis is made of the encryption method used in WiFi and cases of hacking WiFi by security attacks on wireless routers, and a method for tackling the attacks is suggested.
While a lot of important information is being sent and received on the Internet, the information could be exposed to many threats, and the more the Multicast Service is various and generalized, the more the service range is widened. When a new member joins in or leaves from the Multicast Group, the Group Key, which the existing member use for, should be newly updated. The existing method had a problem that the performance was depreciated by the key exchanging. This paper proposes the effective group management mechanism for a secure transmission of the Multicast Data on the Multicast Group.
연합학습은 클라이언트가 중앙 서버에 원본 데이터를 주지 않고도 학습할 수 있도록 설계된 분산된 머신러닝 방법이다. 그러나 클라이언트와 중앙 서버 사이에 모델 업데이트 정보를 공유한다는 점에서 여전히 추론 공격(Inference Attack)과 오염 공격(Poisoning Attack)의 위험에 노출되어 있다. 이러한 공격을 방어하기 위해 연합학습에 차분프라이버시(Differential Privacy)를 적용하는 방안이 연구되고 있다. 차분 프라이버시는 데이터에 노이즈를 추가하여 민감한 정보를 보호하면서도 유의미한 통계적 정보 쿼리는 공유할 수 있도록 하는 기법으로, 노이즈를 추가하는 위치에 따라 전역적 차분프라이버시(Global Differential Privacy)와 국소적 차분 프라이버시(Local Differential Privacy)로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 차분 프라이버시를 적용한 연합학습의 최신 연구 동향을 전역적 차분 프라이버시를 적용한 방향과 국소적 차분 프라이버시를 적용한 방향으로 나누어 검토한다. 또한 이를 세분화하여 차분 프라이버시를 발전시킨 방식인 적응형 차분 프라이버시(Adaptive Differential Privacy)와 개인화된 차분 프라이버시(Personalized Differential Privacy)를 응용하여 연합학습에 적용한 방식들에 대하여 특징과 장점 및 한계점을 분석하고 향후 연구방향을 제안한다.
As society develops, the dissemination of microdata has increased to respond to diverse analytical needs of users. Analysis of microdata for policy making, academic purposes, etc. is highly desirable in terms of value creation. However, the provision of microdata, whose usefulness is guaranteed, has a risk of exposure of personal information. Several methods have been considered to ensure the protection of personal information while ensuring the usefulness of the data. One of these methods has been studied to generate and utilize synthetic data. This paper aims to understand the synthetic data by exploring methodologies and precautions related to synthetic data. To this end, we first explain muptiple imputation, Bayesian predictive model, and Bayesian bootstrap, which are basic foundations for synthetic data. And then, we link these concepts to the construction of fully/partially synthetic data. To understand the creation of synthetic data, we review a real longitudinal synthetic data example which is based on sequential regression multivariate imputation.
Networking environments are exposed to outside attacks and privacy threats. Due to broadcast nature of radio transmissions, wireless devices experience more vulnerable situations than those of wired network devices. This paper assumes that a wireless device has two network interfaces, one for accessing internet using 3G services, and the other for constructing an ad hoc network. To deal with privacy threats, this paper introduces an approach in which wireless devices form a special ad hoc network in order to exchange data using anonymous communications. One or more intermediate peers should be involved in the construction of an anonymous path. The proposed anonymous communication mechanism discourages traffic analysis and improves user privacy. According to simulation results, the anonymous connection in an ad hoc network prefers the intermediate peer(s) which is located near the source and/or the destination peer, rather than randomly-selected peers.
Big data refers to the data that cannot be processes with conventional contemporary data technologies. As smart devices and social network services produces vast amount of data, big data attracts much attention from researchers. There are strong demands form governments and industries for bib data as it can create new values by drawing business insights from data. Since various new technologies to process big data introduced, academic communities also show much interest to the big data domain. A notable advance related to the big data technology has been in various fields. Big data technology makes it possible to access, collect, and save individual's personal data. These technologies enable the analysis of huge amounts of data with lower cost and less time, which is impossible to achieve with traditional methods. It even detects personal information that people do not want to open. Therefore, people using information technology such as the Internet or online services have some level of privacy concerns, and such feelings can hinder continued use of information systems. For example, SNS offers various benefits, but users are sometimes highly exposed to privacy intrusions because they write too much personal information on it. Even though users post their personal information on the Internet by themselves, the data sometimes is not under control of the users. Once the private data is posed on the Internet, it can be transferred to anywhere by a few clicks, and can be abused to create fake identity. In this way, privacy intrusion happens. This study aims to investigate how perceived personal information overload in SNS affects user's risk perception and information privacy concerns. Also, it examines the relationship between the concerns and user resistance behavior. A survey approach and structural equation modeling method are employed for data collection and analysis. This study contributes meaningful insights for academic researchers and policy makers who are planning to develop guidelines for privacy protection. The study shows that information overload on the social network services can bring the significant increase of users' perceived level of privacy risks. In turn, the perceived privacy risks leads to the increased level of privacy concerns. IF privacy concerns increase, it can affect users to from a negative or resistant attitude toward system use. The resistance attitude may lead users to discontinue the use of social network services. Furthermore, information overload is mediated by perceived risks to affect privacy concerns rather than has direct influence on perceived risk. It implies that resistance to the system use can be diminished by reducing perceived risks of users. Given that users' resistant behavior become salient when they have high privacy concerns, the measures to alleviate users' privacy concerns should be conceived. This study makes academic contribution of integrating traditional information overload theory and user resistance theory to investigate perceived privacy concerns in current IS contexts. There is little big data research which examined the technology with empirical and behavioral approach, as the research topic has just emerged. It also makes practical contributions. Information overload connects to the increased level of perceived privacy risks, and discontinued use of the information system. To keep users from departing the system, organizations should develop a system in which private data is controlled and managed with ease. This study suggests that actions to lower the level of perceived risks and privacy concerns should be taken for information systems continuance.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.829-831
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2002
최근 들어 보안에 대한 관심이 높아지고 있으며, 많은 보안 관련 프로그램이 사용되고 있는 상황이다. 하지만 안전성을 예측하기 어려운 보안 기능을 완벽하게 구현하기 위해서 현재의 테스팅 방법론만으로는 완전성을 보장할 수 없으므로 보다 안전한 보안 기능을 구현하기 위해서 정형명세 방법은 반드시 필요하다. 또한 실제로 시스템들이 개발되는 과정에 있어서 설계될 당시와는 달리 결함을 가질 수 있다. 시스템에 대한 명세가 정확하다 하더라도 개발자인 사람의 개입으로 인해서 개발하는 도중에 명세와 다른 결과를 초래하여 결함이 발생할 수 있다. 이러한 결함은 개발자나 사용자에 의해 쉽게 발견되기 어렵다. 만일 보안 시스템이 알져지지 않은 결함이 있다면 비밀 정보가 쉽게 누설될 수 있다는 큰 문제가 발생할 수 있다. 통신망을 사용하는 인구의 확대와 더불어 다양한 형태의 통신 서비스가 제공됨에 따라 시스템의 특성이 복잡해지고 불법적인 자료 접근의 위험도 많이 노출되고 있다. 따라서 명확한 정형명세 보안기능으로부터 자동 코드 생성은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 여러 정형 도구를 사용해서 보안기능에 대한 정형명세를 작성한 후에 소스코드 생성한 후, 정형명세를 이용하여 설계 및 구현한 프로그램에 대한 명세와 소스코드간 일치성 검토 방법을 개발하여, 정형명세를 통해 생성된 보안기능 소스코드의 보안성 측면과 성능적 측면의 Teade-Off 분석하는 것이다. 논문에서는 인증 관련 보안 기능인 S/KRY에 대해서 4개(STATEMATE MAGMUM, Rational Rose 98, SPEAR, VDM-SL)의 정형도구를 사용하여 명세 후, 소스 코드를 생성하여 생성된 각 코드에 대하여 비교하였으며, 현재 상용화 되어있는 Bellcore 의 S/KEY 시스템과의 비교를 수행하였다. 분석에서는 제품의 효율성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.
With the spread of the new technologies like a smart phone, a smart pad, N-Screen service for financial transaction quickly became commonplace through the Internet. Although it has been developed related technologies and policies since the N-Screen has been provided in Korea, infrastructure for financial services is still lacking. It also has many potential problems including phishing or malware attacks, privacy information exposure & breaches, etc. This work suggests the financial security framework in the side of information protection through threat vulnerability analysis. Further, we examine the possibility of effective application methods based on political technical design.
The study examines how the discourse on infants' smart media use has been constructed under media-saturated situations. Infants' use of smart media has been regarded as a dangerous activity, rate of overdependence has been increasing. Newspapers during the recent three years (2018-20) were analyzed. The most prominent speakers in the news field were smart media content producers and platform operators. There were negative views and concerns about infants' smart media use by academics, civic groups, and parents. However, the industry went beyond these risk discourses and gave positive meaning: Smart media was redefined as safe media for infants and reliable childcare helpers for parents. Parents were portrayed as those responsible for their children's media use and in need of help for childcare, rather than being blamed for their children's overdependence on smart media. Digital parenting seems to be emerging as an acceptable and practicable way of childcare rather than harmful and incomplete parenting.
This article analyzes the relationship between the privacy attitudes of MyData users and the four dimensions of privacy cynicism (distrust, uncertainty, powerlessness, and resignation) as to privacy protection intentions through a structural equation model. It was examined that MyData user's internet skills had a statistically significant negative effect on 'resignation' among the privacy cynicism dimensions. Secondly, privacy risks have a positive effect on 'distrust' in MyData operators, 'uncertainty' in privacy control, and 'powerlessness' in terms of privacy cynicism. Thirdly, it was analyzed that privacy concerns have a positive effect on the privacy cynicism dimensions of 'distrust' and 'uncertainty', with 'resignation' showing a negative effect. Fourthly, it was found that only 'resignation' as a dimension of privacy cynicism showed a negative effect on privacy protection intention. Overall, MyData user's internet skills was analyzed as a variable that could alleviate privacy cynicism. Privacy risks are a variable that reinforces privacy cynicism, and privacy concerns reinforce privacy cynicism. In terms of privacy cynicism, 'resignation' offsets privacy concerns and lowers privacy protection intentions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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